【摘 要】
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在接触网检测中，通常用受电弓滑板滑行时垂直方向上的加速度最大值来表示硬点，基于这个特点，提出一种新的诊断铁路接触网硬点CEEMDAN-SPWVD边际指数方法。对受电弓垂向加速度数据进行自适应噪声的完整集合经验模态分解CEEMDAN,得到若干固有模态函数（IMF）,计算各阶IMF的平滑伪Wigner Ville分布SPWVD。将各IMF的时频分布进行叠加得到弓网系统振动的时频信息。根据时频分布得到的
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
【基金项目】
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中国铁路总公司科技研究开发计划（J2018G006,P2018G051）；
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在接触网检测中，通常用受电弓滑板滑行时垂直方向上的加速度最大值来表示硬点，基于这个特点，提出一种新的诊断铁路接触网硬点CEEMDAN-SPWVD边际指数方法。对受电弓垂向加速度数据进行自适应噪声的完整集合经验模态分解CEEMDAN,得到若干固有模态函数（IMF）,计算各阶IMF的平滑伪Wigner Ville分布SPWVD。将各IMF的时频分布进行叠加得到弓网系统振动的时频信息。根据时频分布得到的边际谱移动窗频率选择范围，以及接触网硬点的冲击特性，选择合适的时间窗长，以计算信号的移动滤波边际谱，并用于诊断接触网硬点病害。根据大量的检测数据对移动边际谱进行归一化处理，得到接触网边际指数（CMI）。在该方法中CEEMDAN将同一时间不同成分信号分离开，以避免交叉项干扰，而SPWVD相比WVD分布能有效消除不同时间冲击之间产生的交叉项干扰，最后归一化处理得到的CMI解决了直接通过幅值诊断硬点绝对阈值难以确定的问题。将该方法应用于接触网检测车实测数据，经过一系列分析，验证了该方法的有效性和稳定性。
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